2026年夏秋之交，几条消息叠在一起，让人觉得这条赛道真的在换地基——不是换一两门课、换几个机构，而是换“什么样的孩子算好孩子、用什么方式证明他好”这套底层逻辑。

先讲一件让我心里咯噔的事。

2026年，广东东莞一位家长在阳光问政平台留言：自家孩子学了六年信息学编程，结果那年特长生考试把“高水平”和“特色”两档合并成一套卷子，他孩子所在的特色组约110人报考，全市达到60分及格线的可能只有7个人。六年积累，一场考试，归零。

这条留言不是孤例。把它和另外几件事摆在一起看，我越来越确信，科创教育正在从“拼装备、拼竞赛”转向“做中学”和“过程评价”，而AI与数据技术恰好让这种转向第一次有了落地的可能。下面把这些变化摊开说。

一、“做题家”的困局：会考试，不等于会解题

（一）那张试卷，量不出另一种能力

我们这代人对教育的理解，长期被一张试卷定义。小学看期末，初中看中考，高中看高考，分数被直接等同于“好学生”。这种筛选在一段历史里确实高效，可它埋下了一个越来越显眼的毛病：分数不等于能力，做对题不等于会解题。

说起来惭愧，我自己就是刷题考出来的。中学时题目有标准答案、有固定套路，只要见得多、背得熟，分就不会低。可一进大学，很多课没有标准答案，老师问的是“你有什么方案、理由是什么”，我那种“背结论”的功夫顿时失灵。课堂能听懂，作业不会做；题目稍微变一变，脑子里就一片空白。后来我才明白，自己被训练成了一个“做题机器”，而不是“问题解决者”。

这不是我一个人遇到的问题。很多高考分数极高的学生，进大学面对开放性任务会无所适从，到了真实世界里，第一反应不是“怎么分析”，而是“有没有模板可以套”。这正是“只会做题、不会解题”的现实写照。

（二）AI 正在把“刷题”这碗饭端走

更现实的冲击来自技术。大模型已经能自主生成代码、完成基础编程任务，模式识别、快速运算更是它的强项。一个孩子如果只学会了语法和指令，未来很可能最先被工具替代。

AI 擅长处理海量信息、模式识别和快速运算，但它替代不了的是：在真实情境中发现问题、提出新问题、跨学科整合资源、做价值判断和伦理反思。而这些，恰恰是科创教育想培养的核心能力。

所以教育的眼光，总要比技术多看一步。AI 时代我们不需要每个孩子都成为程序员，但每个孩子都需要具备 AI 素养：理解它怎么运行，知道它能做什么、不能做什么，能把 AI 变成解决真实问题的工具。这种能力，从来不是靠听课、背知识点能学会的。

二、科创热里的冷账：大多数家庭在陪跑

（一）分母效应：人越挤越多，出口没变大

这两年“科创特长生”在家长群里越来越热，热到很多孩子还没搞清楚什么是算法，就已经被送进编程班。可热度的另一面，是冷冰冰的“分母效应”——参与的人指数级膨胀，能走到塔尖的没变多。

（二）砸下去的几十万，多数换不回升学

外滩教育报道过一位家长 Mona：孩子三年级开始做科创，一对一 STEAM 课 1200 元一节，设备上万，前前后后小几十万。她的想法很朴素——“培养兴趣，顺便给升学留条后路”。后来才看清真相：科创经历并不能直接兑换成分数。

2025 年广东省教育厅已明确，严禁义务教育阶段将竞赛、证书作为招生依据，所谓“科创加分”并不存在。中考稀缺的科技特长生名额，只认初高中阶段的高阶白名单成果（如省科创大赛一等奖、CSP-J/S 认证）；高考综评、强基里，科创成果仅作校测参考，核心权重依旧绑在高考分上。到了初二，课业压力涌上来，一个课题从选题到出论文至少半年，Mona 家孩子实在忙不过来，只能暂停。

（三）根子上的缺口：缺一份能“接着算”的档案

为什么这么多家庭涌入又沦为陪跑？除了焦虑，更深层的是制度缺口。

钢琴有考级，美术有社会水平认证，但科创上，除了少数几个顶级竞赛证书，孩子的编程能力、工程思维、科研素养，始终没有一个能被跨校、跨阶段承认的“过程性档案”。规则也不连续：2025 年 9 月“蓝桥杯”被移出教育部白名单；2026 年浙江“三位一体”直接取消特长生分类。长期规划充满不确定性，反而给了培训机构“发挥”的空间——从昂贵器材，到数千元一次包装课题，再到上万元“代做综评”，每个环节都有套利把戏。

而普通家庭最无力的一点是：孩子几年的积累，可能因为一次考试、一次政策变动就归零。成长，始终缺少一套能被看见、能被延续的制度。

三、政策转向：从“鼓励科创”到“做中学”落地

（一）一条越来越密的时间线

把近三年的政策摊开，能明显看出风向从“提倡”变成了“落地”。下面这条线，基本把方向钉死了。

（二）“做中学”到底要孩子做什么

这份“做中学”指南里有两个信号，值得所有家长注意：

一是科学教育的核心，从“记住知识”转向“完成探究”，要求 4–9 年级每学期至少完成一项完整探究实践任务；二是人工智能被明确列入六大核心主题之一，直接对接航天强国、数字中国、现代化产业体系这些国家需求。

换句话说，政策要的，不是背熟公式、刷标准化题的孩子，而是能提出真实问题、设计方案、动手验证、反复优化的孩子。竞赛和装备堆砌，不再是核心。

四、评价逻辑重写：从“掐尖”到“建档”

（一）倪闽景的那句“从选拔到呵护”

上海市教委副主任倪闽景在接受《中国教育报》采访时，点出了一个需要被改变的底层的逻辑：从“选拔”转向“呵护”，从“解题”转向“寻宝”。他说，未来很多挑战来自“无人区”，没有标准答案；如果还在已知赛道上找跑得最快的人，就可能错过那些能在未知领域找到宝藏的“寻宝者”。

这话听着空，落到教育信息化上其实很实：我们要为每种独特的兴趣提供土壤、阳光和容错空间，让看似“不标准”的种子也有破土的机会。而记录这种成长，靠的正是数字画像、过程档案这些技术手段。

（二）广东 2026：把奖牌变成成长档案

2026 年广东启动的“中小学生科技创新能力认证”试点，走的正是这条路。和过去“科创生认证”的精英筛选不同，新版认证构建了“认证—入库—培养”的育人闭环：获得认证的学生，有机会参评“南粤科创之星”、入选省青少年科技创新后备人才库，免费参与政府组织的科创夏冬令营、高阶特训营。

认证不再是终点，而是进入人才培养体系的入口。它回应了“一考定终身”的焦虑，让一次性的竞赛结果，开始变成持续积累的成长档案。

（三）各地动起来了，海外更早

把视野放宽，过程评价并不是哪一地的独舞。下面这些做法，核心都是同一件事：用记录代替筛选，用成长代替奖牌。

注意一个趋势：越是成熟的过程评价，越离不开信息化工具。数字画像、档案袋平台、电子作品集，本质是同一类东西——把孩子的探索轨迹留下来、连起来、用起来。

五、AI 时代，科创课不能只停留在拼积木

（一）学编程 ≠ 学 AI

说到 AI 教育，很多家长第一反应是送孩子去学编程。但很少有人想清楚：这俩根本不是一回事。

传统少儿编程，是教孩子把预设好的规则写成代码，让计算机按指令执行，练的是逻辑和语法。AI 的核心逻辑却是数据、模型、训练、验证，是让系统自己学会识别、判断和行动——它考验的不是写代码熟不熟练，而是发现问题、组织数据、设计系统、解决问题的综合能力。

（二）能带走的，是完整的项目闭环

真正有价值的 AI 科创实践，应该是一个完整、可触摸、能带回家的闭环。不是看着老师演示点几下、最后带走一张结业证书，而是孩子亲手走完下面这五个环节：

遇到故障、出现误差是常态，而发现问题、排查原因、迭代优化的过程，恰恰是工程思维和解决问题能力成长的关键。北京理工大学刘峡壁教授团队研发的青少年 AI 实践营，就让孩子用工业级套件做出能自主避障的校园无人巡逻车、能互动问答的 AI 数字讲解员——所有成果回家还能复现。这套思路，和“做中学”完全对得上。

（三）当头部公司把 40 亿砸进教育 AI

企业侧的动作，也踩在政策鼓点上。2026 年 2 月，科大讯飞一笔 40 亿元定增过审，其中 8 亿元直接投“星火教育大模型及典型产品”、24 亿元投算力平台。把几个公开数据摆出来，能看出它押注的方向：

我理解讯飞押注的，是用 AI 做规模化的因材施教，而不是单纯卖硬件。这跟政策“面向全体、普惠”的取向是同一条路。但有一条红线写得很清楚：教师不能用 AI 替代教学，AI 是辅助角色，不能替代教师。城乡之间、校际之间的师资和资源差距是实打实存在的，AI 能在一定程度上托底，让普通家庭的孩子也享受个性化路径，但它补的是短板，不是替人上课。

六、给普通家庭和学校的一点实在话

写到这，该收一收，说点能落地的。综合几篇文章里的建议，我自己的判断是这样：

对家庭：别再只问“学什么语言、买什么装备”了，换个问法——孩子这学期有没有动手完成过一个真实问题的探究？有没有在试错里学会思考？阶段上，小学广泛接触、激发兴趣，别在意即时结果；初中向“探索聚焦”过渡，在 1–2 个方向深入；高中把一份记录完整的成长档案呈现出来，用于强基、综评的选拔参考。Mona 那句“单纯的科创经历对国内升学帮助有限”，听着不甘，却是多数家庭该有的清醒。

对学校和从业者：产品能不能帮学校把“做中学”落进课时、落进评价，能不能用数据帮老师做因材施教，比多一个炫酷功能重要得多。科创教育这三年变的不是一两件产品，是整个地基——拼装备、拼竞赛的时代在退场，拼实践、拼普惠、拼真实能力的时代正在上来。

科创教育换地图这件事，我也没有标准答案。只能把看到的政策、数据和企业动作摊开在这里。地基换了，上面的楼怎么盖，每个家庭、每所学校都得自己想清楚。我能确定的只有一点：将来被看重的，不会是一张张奖状，而是一个孩子是不是真的在真实世界里，学会提出好问题、并把问题一点点解决掉。